package com.sxkiler.demo.hard;

import org.junit.jupiter.api.Assertions;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import java.util.*;
import com.sxkiler.demo.model.*;

/**
find-median-from-data-stream=数据流的中位数
<p>中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。</p>

<p>例如，</p>

<p>[2,3,4]&nbsp;的中位数是 3</p>

<p>[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5</p>

<p>设计一个支持以下两种操作的数据结构：</p>

<ul>
	<li>void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。</li>
	<li>double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。</li>
</ul>

<p><strong>示例：</strong></p>

<pre>addNum(1)
addNum(2)
findMedian() -&gt; 1.5
addNum(3) 
findMedian() -&gt; 2</pre>

<p><strong>进阶:</strong></p>

<ol>
	<li>如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？</li>
	<li>如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？</li>
</ol>

 */
public class find_median_from_data_stream {
    

    class Solution {
        public List<String> find_median_from_data_stream(Integer[] param0,Integer[] param1) {
            return null;
        }
    }

    @Test
    public void test(){
        Solution solution = new Solution();
        /**
        ["MedianFinder","addNum","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
[[],[1],[2],[],[3],[]]
        */
        //int [] num1 = new int[]{1,3};
        //int [] num2 = new int[]{2};
        //Assertions.assertEquals(solution.{{questionName}}(num1,num2),2);
    }
}

